过去（qù）我们过多（duō）地把目光聚焦于“人工智能三要素（sù）”中的算力和模型上；但随着人工智能（néng）的深入，好的算力和模型已不再是稀有物（wù）种，被标注（zhù）好的（de）优质（zhì）数据却（què）成为时下最为稀缺的“黑金”。AI的崛起离不开“好的（de）”数据作为地基，这也是云（yún）测数（shù）据（jù）成立的初（chū）衷所在。现在（zài）戳（chuō）右边链接上新智（zhì）元（yuán）小（xiǎo）程序了（le）解（jiě）更多！

算力、模型和（hé）数据构成了人（rén）工智能的三（sān）要素，过去，我们过多的（de）把目光（guāng）聚焦于算力和模型上，殊不知，随着（zhe）人工智能的深入，好的算力和模型已（yǐ）不再（zài）是稀有（yǒu）物种，反（fǎn）而那些被标注（zhù）好的优质数据成为时下最为稀缺的“黑金”。

“公司的壁垒不再是（shì）算法，而是数（shù）据。让算（suàn）法（fǎ）利用足够的数据，使（shǐ）得产品运行起（qǐ）来。”人工智能和机器学（xué）习领域（yù）国际的权威学者吴恩达在发表以“AI is the new electricity”为主题的演讲时，就重点强调了数据的重（chóng）要（yào）性。无独有（yǒu）偶，李开复在（zài）清华大学（xué）“清华学堂计算机（jī）科学（xué）实验班”题（tí）为《人工智（zhì）能的黄金（jīn）时代》的演讲中也（yě）讲到（dào）了（le）此类观（guān）点，“如（rú）果你有垄断性的大（dà）数据，你就会有很大的优势（shì）。”

以上种种，都表明着一件（jiàn）事，即AI的崛起离不开“好的（de）”数据作为地基，这（zhè）也是云测数据成立的初衷所在。

溯源（yuán）云测数据（jù）的AI数据服务之路（lù）

“自2011年切入企服市（shì）场以（yǐ）来（lái），Testin云测不断致力于助力（lì）产业（yè）智能化，除了测试业务我们已经成为专业领（lǐng）域（yù）的（de）垄（lǒng）断品（pǐn）牌（pái），专注于AI数据服务的云测数据也成为数（shù）据领域的标杆品牌。目前我们（men）整个（gè）数据服务团（tuán）队（duì）规模已超（chāo）过1000人，通（tōng）过标审分离的流程化作业模式和（hé）数据安全机制，更好的保证数据的高质量产（chǎn）出和数（shù）据隐（yǐn）私性，从而（ér）更好地为（wéi）人工智能（néng）落（luò）地（dì）提（tí）供定制化‘数（shù）据养料’。”在（zài）接受钛（tài）媒体专访时，云测数据总经（jīng）理贾宇航（háng）如（rú）是说。

AI数据服务作（zuò）为（wéi）一个非标领域，往往需要根据不同行业领域、不同的（de）需求进行特定化的场景定制（zhì），而（ér）数据标注的过程（chéng），规范化、标准化以及可机读性又不可或（huò）缺（quē），这就意味着云测（cè）数据所从（cóng）事的领域，并没有捷（jié）径可以走（zǒu）。

早（zǎo）期的数据标注服务（wù）门（mén）槛并不高，几个人、几（jǐ）台电脑便可展开操（cāo）作，导致了行业鱼（yú）龙（lóng）混杂、同质化竞争等现象，而这（zhè）时的人工智能也处在初期（qī）发展阶段。但当人工智能（néng）驶（shǐ）入深水区，“应用人智（zhì）能”声势逐渐火（huǒ）热，相对应的算法对数据的精（jīng）准程度和质量（liàng）要求也水涨船高，就要求着作为AI数据服务的（de）提供者，要（yào）为（wéi）人工智能提供定制（zhì）化的、还原应用场景的优质数据。

针对于此，贾宇（yǔ）航（háng）告诉钛媒（méi）体，“以人脸关（guān）键点识别为例（lì），早先的相关数据标注往往用一（yī）句（jù）话便（biàn）可描述完（wán）它（tā）的任务（wù）需求，到了现在，已经发（fā）展到几百个关键点。通常数量（liàng）级的人脸数（shù）据标（biāo）注任务，有时（shí）候4张A4纸都未（wèi）必能写完这些需求，而人脸的数据标注只是（shì）众多领域的任务需（xū）求之一。”

庞大数据标注任务量（liàng）级（jí）之下，是当下业内需求端（duān）对精准和高质数据的普遍共识。

这就要求着（zhe）数（shù）据服务要在数据标注（zhù）和采集上下足（zú）功夫，而小团队的能力范围则显得捉襟见肘（zhǒu）。回（huí）归到数据标（biāo）注（zhù）面向多（duō）领域这件（jiàn）事的本质（zhì）时（shí），你又会发现，光（guāng）靠人多或者说（shuō）采用（yòng）“众包”模式往往只能解（jiě）决量的（de）需求，数据标注人员是否能统一化协同管（guǎn）理以及是否具（jù）备相关领域知（zhī）识，才是决定某项数据任务完成质量的（de）好（hǎo）坏。

同时，这（zhè）也是云（yún）测数据当下正专注（zhù）的事情。正如医生可（kě）以标（biāo）注得好ct诊（zhěn）疗片，而（ér）云测数据团队在进行自（zì）动驾驶（shǐ）车外（wài）环境数据标注时发现，那些（xiē）能够（gòu）快速、精准进行数据标注的人员往（wǎng）往拥有驾驶经验。

云测数据快速成长（zhǎng）的秘诀（jué）是什么？

至此，我（wǒ）们还需要思考一个（gè）问（wèn）题，为什么云（yún）测数据能做到（dào）且做好AI数据（jù）服务？

通过观（guān）察Testin云测的发展历史，我们（men）便能找到答案。

自2011年（nián）Testin云测成立到现在，已经为全球超过（guò）百万的企业及开发者提供服务，积累了丰富且完善的技术能力和流程化管理能（néng）力。而云测数（shù）据（jù）AI数据服（fú）务（wù）正式开展于2017年，换（huàn）句换说，Testin云测的数（shù）据业务线从一出生便拥有7年企业（yè）服务所积攒的经验，并继承了行业独立（lì）第（dì）三（sān）方的角色，天（tiān）然的“以客户为中心”的企服基（jī）因是云测数据区别于同行的最（zuì）大护城河，而客户最为关键的诉求则是“降（jiàng）本增效”。

“与企业服务在（zài）美国（guó）环境更侧重标准不（bú）同的（de）是，中国更重服务，通（tōng）过这么多年（nián）的观察我们发现，是（shì）否能（néng）切实满足用户的真实需求，其实是一个（gè）非常重要的点（diǎn），并不是说企业一定要做出一个平（píng）台或者一个工具，更多是（shì）从企业或行业需求出发（fā），构建对应的服务模式。”贾（jiǎ）宇航对（duì）钛（tài）媒体补充到。

以新（xīn）零售门（mén）店巡检为例，通（tōng）常（cháng）来说，每（měi）个门（mén）店每月都要巡检一次，门店巡检模式是让一个人拿着（zhe）调研表去（qù）盘点，随着人工成本（běn）的增加，而门店数越来越多现实（shí）情况，已经让这成为一笔不小（xiǎo）的开销（xiāo）。通过（guò）引入AI数据（jù）服务，现在工作人员可以（yǐ）拿一个手机APP直（zhí）接巡（xún）检（jiǎn），物品的数量（liàng）、sku的数量以及对应的sq数量，都能一目了然。

“从不同客户反馈得知（zhī），通过我们云测数据的数据标（biāo）注服务而落地AI产（chǎn）品的企业，可（kě）为企业减少大概1/3的人工成（chéng）本。”贾宇航如是（shì）说。

门店巡检只是（shì）案例之一（yī），就目前来说，云测（cè）数据主（zhǔ）要关注智能（néng）驾（jià）驶、智慧（huì）城市、智慧金融和智能家居（jū）几大方向，这也（yě）是当下市场需求最大的几个领域。面（miàn）对不同（tóng）的数据领域，云测数据（jù）通过流水化作业，将各（gè）个环节打造（zào）成不同模块，并配（pèi）合自己的流程管理工（gōng）具（jù），优化人员（yuán）管理、数据采集、数据清洗和（hé）数据标（biāo）注的各个环（huán）节流程，确保内部（bù）的（de）持续高效能运（yùn）转，最终（zhōng）保证AI数据高质产出。

根据IDC调查显示，目前中国大数（shù）据（jù）发展处于应用落地（dì）阶段，整个市场预计（jì）未来（lái）五年将保（bǎo）持持续增长的（de）趋势，年复（fù）合增长率（lǜ）将达到17.3%。而得（dé）益（yì）于人工智能（néng）、5G、区块链、边缘计算的发展，未来多方技术融合（hé），数据增长必然呈（chéng）现井喷（pēn）态势（shì），数据采集和标准业务作（zuò）为其伴生体，必（bì）然（rán）有较（jiào）大的增长空间。

得益于（yú）对AI趋势的判断，Testin云测认为，“人工智能正在（zài）逐渐往（wǎng）应用人（rén）工智能”方向（xiàng）发展（zhǎn），因而（ér）云测数据在成立之（zhī）初，就确定了定制化“精（jīng）准高质、独立安全（quán）”业务方针（zhēn）。本着这张“王牌”，云测数据部门迅速扩充，在以往企业服务经验（yàn）的完美嫁（jià）接之下，最终（zhōng）让（ràng）云测（cè）数据成（chéng）为AI数据服务领域（yù）的头部企业。”

“云测（cè）数据业务规模量每年都在以倍数的规模增长，这（zhè）也与我们所（suǒ）处赛（sài）道的（de）市场深（shēn）度息息（xī）相关，在我（wǒ）看来，整（zhěng）个市场仍然呈现非线性的几何增长态势，还有很多机会蕴含其中，有（yǒu）待挖（wā）掘。”谈（tán）及云测数据业务线发（fā）展（zhǎn）状态（tài）时，贾宇航如是说。

“安全”是AI数据服（fú）务提供商绕不开的命题

机会（huì）之下，企业端在提供优质（zhì）数据的同时，也要注意数据服务过程中的规范和（hé）安全。

在这（zhè）方面，云测数（shù）据通过自建数（shù）据采集实验室（shì）和（hé）自建数据标注（zhù）基地（dì）的方（fāng）式，规范管理专职（zhí）数据服务团队。这种措施（shī）除了保证标（biāo）注数据的质量和效率，也最大限度地保证了数（shù）据产（chǎn）出的安全隐私性（xìng）。

贾宇航对钛媒（méi）体强调到，云（yún）测数据自伊始便（biàn）将数据（jù）安全放（fàng）在首位（wèi），集中表现在（zài）以下几个方面：

第（dì）一（yī），不滥用（yòng）数据（jù），数据（jù）交付后清毁数据不留底，绝不二（èr）次使用；

第二，不侵犯隐（yǐn）私，与（yǔ）所有（yǒu）数（shù）据采集的用户都签订（dìng）数据授权协议，确保AI企业用于训练（liàn）的数据合法合规（guī）；

第三（sān），建立相关的数据保障机制，如从防火墙（qiáng）的设置、内部信息系（xì）统（tǒng）的管护、乃至标准化的流（liú）程作业体（tǐ）系等（děng）。

正（zhèng）如Testin云测CMO张鹏飞多次（cì）强调：“即便（biàn）说云测数据从安全（quán）到隐私防（fáng）护这套（tào）体系会加重运（yùn）营成本，但从我们行（háng）业（yè）大（dà）局发（fā）展来（lái）看，只有以这种负责（zé）的（de）态度来执（zhí）行工作（zuò），我们（men）的行（háng）业（yè）才能‘良币驱除（chú）劣币（bì）’。”